摘要
本发明公开了一种结合物联感知的LED储能路灯管理方法及系统,涉及物联网与智能照明技术领域,解决了难以利用物联网实时监测收集并处理各种数据,以此预测不同时间段路灯的最大亮度需求值;难以分析遮挡物对路灯光照强度的影响;难以评估LED储能路灯的电池状态和储能效率;难以生成充放电控制策略;难以利用数字孪生优化充放电控制指令下的能耗,并执行优化后的充放电控制指令的技术问题。本发明通过物联网收集并处理各种感知数据,利用多元线性回归模型预测路灯亮度需求,分析动态遮挡系数并评估LED储能路灯的电池状态和储能效率,以此生成智能化充放电控制策略和数字孪生模型模拟能耗优化策略,降低了LED储能路灯的能耗。
技术关键词
储能路灯
多元线性回归模型
迁移学习模型
结合物
管理方法
三维模型模拟
充放电策略
环境感知数据
充放电控制策略
物联网通信技术
电池
控制储能装置
MQTT物联网协议
多模态传感器
充放电曲线
数字孪生体
物联网实时监测
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热阻网络模型
轻型卡车驾驶室
热传导方程
数据
内饰材料
深度学习模型
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管理方法
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模块
待机